Economic Dispatch by Using Crow Search Algorithm Power System in Turkey

Yıl 2020, , 428 - 436, 31.01.2020

Cenk Andiç , Ali Öztürk , Salih Tosun

https://doi.org/10.29130/dubited.578096

Cited By: 3

Öz

The planning of electricity power systems operation
wtih increasing energy demand and its operation under optimum conditions have
gained more value in nowadays. The demanded electrical energy in the world and
in our country is met by thermal fuel plants with a very high rate. In the case
of Economic Dispatch (ED), the fuel costs of thermal power plants should be
reduced. In this study, thermal plants should operate by using Crow Search
Algorithm (CSA) is one of the heuristic methods, ED analysis of 14 buses and 6
thermal plants with 400 kV has been conducted. In the analyzes, generator
capacity constraints, with line loss and production-consumption power balance
are taken into consideration and optimum operating conditions of generators are
determined in order to minimize the total fuel cost of the system.  

Anahtar Kelimeler

Crow search algorithm, Power system, , Economic dispatch, Optimization

Türkiye’deki Güç Sisteminde Karga Arama Algoritması Kullanılarak Ekonomik Yük Dağıtımı

Öz

Enerjinin talebinin artması ile elektrik güç sistemlerinin çalışmasının planlanması ve en uygun koşullarda işletilmesi son zamanlarda artarak önem kazanmaktadır. Ülkemizde ve dünya genelinde talep edilen elektrik enerjisi oldukça yüksek oranla termik yakıtlı santraller tarafından karşılanmaktadır. Ekonomik Yük Dağıtım (EYD) probleminde termik yakıtlı santrallerin yakıt maliyetleri azaltılarak şebekenin işletilmesi amaçlanmaktadır. Bu çalışmada sezgisel yöntemlerden biri olan Karga Arama Algoritması (KAA) uygulanarak Türkiye’de kullanılan 400 kV’luk, 6 adet termik yakıtlı santrali bulunan 14 baralı bir güç sisteminde EYD problemi çözülmüştür. Yapılan çalışmada, jeneratörlerin üretim limit değerleri, hat kayıpları ve üretim-tüketim güç dengesi dikkate alınılarak sistemin toplam yakıt maliyetini en aza indirgemek için jeneratörlerin optimum çalışma şartları belirlenmiştir.

Anahtar Kelimeler

Karga arama algoritması, Güç sistemleri, Ekonomik dağıtım, Optimizasyon

Kaynakça

• [1] T. Yalçınöz, T. Yavuzer ve H. Altun, “Tabu Araştırma Algoritması Kullanılarak Ekonomik Yük Dağıtım Probleminin Çözümü,” ELECO, Türkiye, 2002.
• [2] M. K. Döşoğlu, S. Duman ve A. Öztürk, “Genetik Algoritma Kullanılarak Ekonomik Dağıtım Analizi: Türkiye Uygulaması,” Journal of Polytechnic, c. 12, s. 3, ss. 167-172, 2009.
• [3] T. Bouktir, R. Labdani ve L. Slimani, “Economic Power Dispatch of Power System with Pollution Control Using Multiobjective Particle Swarm Optimization,” University of Sharjah Journal of Pure & Applied Science, c. 4, s. 1, ss. 54-77, 2007.
• [4] M. Younes, M. Rahli ve L. A. Koridak, “Economic Power Dispatch Using Evolutionary Algorithm,” Journal of Electrical Engineering, c. 54, s. 4, ss. 211-217, 2006.
• [5] J. Cai, X. Ma, L. Li, Y. Yang, H. Peng ve X. Wang, “Chaotic Ant Swarm Optimization to Economic Dispatch,” Electric Power Systems Research, c. 77, s. 1, ss. 1373-1380, 2007.
• [6] N. Sinha, R. Chakrabarti ve K. P. Chattopadhyyay, “Evolutionary Programming Techniques for Economic Load Dispatch,” IEEE Transactions on Evolutionary Computation, c. 7, s. 1, ss. 83-94, 2003.
• [7] S. T. Prasanna ve P. Somasundaram, “Multi-Area Security Constrained Economic Dispatch by Fuzzy-Stochastic Algorithms,” Journal of Theoretical and Applied Information Technologh, c. 5, s. 1, ss. 88-64, 2009.
• [8] I. A. Selvakumar ve K. Thanushkodi, “Anti-Predatory Particle Swarm Optimization: Solution to Nonconvex Economic Dispatch Problems,” Electric Power Systems Research, c. 78, s. 1, ss. 2-10, 2008.
• [9] L. Wang ve C. Singh, “Stochastic Economic Emission Load Dispatch Through a Modified Particle Swarm Optimization Algorithm,” Electric Power Systems Research, c. 78, s. 1, ss. 1466-1476, 2008.
• [10] A. Demirören ve L. H. Zeynelgil, “Çevresel/Ekonomik Yük Dağıtımında Genetik Algoritmanın Kullanılması,” ELECO, Türkiye, 2002.
• [11] H. Altun ve T. Yalçınöz, “Comparison of genetic algorithm, hopfield and mlp neural network techniques for a constrained optimization problem,” Yapay Zekâ ve Yapay Sinir Ağlar Uluslararası Tükçe Sempozyumu’nda sunuldu, Çanakkale, 2003.
• [12] F. A. Mohamed ve N. H. Koivo, “Environmental/Economic power dispatch of microgrid using Multiobjective optimization,” International Conference on Renewable Energies and Power Quality’nde sunuldu, Valencia, 2009.
• [13] T. Yalçınöz ve J. M. Short, “Neural Networks Approach for Solving Economic Dispatch Problem With Transmission Capacity Constraints,” IEEE Transactions on Power Systems, c. 13, s. 2, ss. 307-313, 1998.
• [14] A. A. A. Mousa, “Hybrid Ant Optimization System for Multiobjective Economic Emission Load Dispatch Problem Under Fuzziness,” Swarm and Evolutionary Computation, c. 18, s. 1, ss. 11-21, 2014.
• [15] B. Jeddi ve V. Vahidinasab, “A Modified Harmony Search Method for Enviromental/Economic Load Dispatch of Real/World Power Systems,” Energy Conversion and Management, c. 78, s. 1, ss. 661-675, 2014.
• [16] M. K. Dosoglu, U. Guvenc, S. Duman ve Y. Sonmez, “Symbiotic Organisms Search Optimization Algorithm for Economic/Emission Dispatch Problem in Power Systems,” Neural Computing and Applications, c. 29, s. 3, ss. 721-737, 2018.
• [17] M. Kurban ve Ü. Başaran, “Türkiye’deki 380 kV’luk 14 baralı güç sisteminde ekonomik yüklenme analizi,” Elektrik-Elektronik, Bilgisayar Mühendisliği 11. Ulusal Kongresi ve Fuarı’nda sunuldu, İstanbul, 2005.
• [18] S. Duman, M. K. Döşoğlu, A. Öztürk ve P. Erdoğmuş, “Türkiye’deki Güç Sisteminde Tavlama Benzetimi, Genetik Algoritma ve Tabu Araştırma Algoritmaları Kullanılarak Ekonomik Dağıtım,” New World Sciences Academy, c. 5, s. 1, ss. 64-78, 2010.
• [19] T. Yalçınöz, H. Altun ve M. Uzam, “Economic Dispatch Solution Using a Genetic Algorithm Based on Arithmetic Crossever,” IEEE Power Technology Proceedings, c. 2, s. 1, ss. 4-15, 2001.
• [20] Ü. Başaran, “Türkiye’deki 380 kV’luk enterkonnekte güç sisteminde çeşitli güç akışı ve ekonomik dağıtım analizleri,” Yüksek lisans tezi, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü, Anadolu Üniversitesi, Eskişehir, Türkiye, 2004.
• [21] A. Askarzadeh, “A Novel Metaheuristic Method for Solving Constrained Engineering Optimization Problems: Crow Search Algorithm,” Computer and Structures, c. 169, s. 1, ss. 1-12, 2016.